目前正在開發的人工智慧演算法利用先進的感測器技術和高效能運算，使無人機能夠自主導航並執行複雜任務，尤其是在GPS 受損的環境中。由於採用人工智慧（AI）驅動的智慧演算法，無人機有朝一日可以利用視覺地標來幫助自己從一個點導航到另一個點，無需人工駕駛。

密蘇里大學的學生在亞利桑那州的尤馬試驗場（世界上最大的軍事設施之一）工作了一個月，使用客製化的無人機收集可見光和紅外線視訊資料。他們的計畫為美國陸軍工程研發中心支持的這個為期兩年的計畫奠定了基礎。來源：美國國防部

這是密蘇里大學研究人員領導的一個為期兩年的計畫的目標，該計畫得到了美國陸軍工程研發中心（ERDC）330 萬美元的資助，ERDC 是美國陸軍工程兵部隊的主要研發中心。

電子工程和電腦科學館長特聘教授、該計畫的首席研究員Kannappan Palaniappan 說，在GPS 導航訊號中斷或遺失的情況下，例如在發生自然災害或軍事情況下，自主運作的能力變得至關重要。

Palaniappan說：「這種情況通常發生在自然災害、建築環境和地形閉塞或人為幹預之後。如今運行的大多數無人機都需要GPS 導航才能飛行，因此一旦失去信號，它們就無法找到方向，通常會降落在任何地方。 “

密蘇里大學的學生在亞利桑那州的尤馬試驗場（世界上最大的軍事設施之一）工作了一個月，使用客製化的無人機收集可見光和紅外線視訊資料。他們的計畫為美國陸軍工程研發中心支持的這個為期兩年的計畫奠定了基礎。來源：美國國防部

目前，必須有人手動駕駛無人機，並具備高度的態勢感知能力，才能讓無人機避開周圍的障礙物，如建築物、樹木、山脈、橋樑、標誌或其他突出結構，同時保持在無人機駕駛員的視線範圍內。現在，透過視覺感測器和演算法的結合，Palaniappan 和團隊正在開發一款軟體，讓無人機能夠自主飛行–獨立感知環境並與之互動，同時實現特定的目標或目的。

坎納潘-帕拉尼亞潘。資料來源：密蘇里大學哥倫比亞分校

Palaniappan說：「我們希望將無人機飛行員所擁有的一系列技能、屬性、背景場景知識、任務規劃和其他能力，連同天氣條件一起納入無人機的軟體中，這樣它就能獨立做出所有這些決定。

“作為人類，我們從孩提時代起就一直在利用視覺系統整合三維模型和周圍環境運動模式的動態知識。現在，我們正試圖解碼人類視覺系統的顯著特徵，並將這些功能構建到基於視覺的自主空中和地面導航演算法中。

近年來，光探測與測距（或稱為雷射雷達）和熱成像等視覺感測器技術的進步使無人機能夠執行有限的高級任務，如物體探測和視覺識別。當無人機與團隊的演算法（由人工智慧的子集–深度學習和機器學習提供動力）結合時，無人機就能協助開發用於測繪和監控應用的3D 或4D 高階影像。

開發先進的成像能力需要電腦相關資源，如處理能力、記憶體或時間。這種能力超出了目前無人機通常搭載的軟體系統所能提供的範圍。因此，由馬薩諸塞大學領導的團隊正在研究如何利用雲端運算、高效能運算和邊緣運算方法的優勢來尋找潛在的解決方案。

“在強風暴或自然災害發生後，建築物、水道和其他形式的基礎設施都會受到破壞。該地區的三維重建可以幫助急救人員和政府官員了解受損程度。透過讓無人機收集原始數據並將資訊傳輸到雲端，雲端支援高效能運算的軟體可以完成分析並開發三維數位孿生模型，而無需在無人機上實際安裝和存取額外的軟體。

麻薩諸塞大學的研究團隊包括普拉薩德-卡里亞姆（Prasad Calyam）、菲利茲-布尼亞克（Filiz Bunyak）和約書亞-弗雷澤（Joshua Fraser）。該團隊還包括來自聖路易斯大學、加州大學柏克萊分校和佛羅裡達大學的研究人員。

編譯來源：ScitechDaily